【摘 要】
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目的:基于医疗大数据,应用人工智能方法建立糖尿病视网膜病变（Diabetic retinopathy,DR）发生及进展的风险预测模型。方法:应用医渡云检索方法选取2010年10月1日至2021年10月1日大连市中心医院糖尿病专病库中的2型糖尿病（Type 2 diabetes mellitus,T2DM）患者进行DR发生及DR进展的回顾性队列研究。收集基线人群的一般资料和血清学指标,同时随访患者末
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目的:基于医疗大数据,应用人工智能方法建立糖尿病视网膜病变（Diabetic retinopathy,DR）发生及进展的风险预测模型。方法:应用医渡云检索方法选取2010年10月1日至2021年10月1日大连市中心医院糖尿病专病库中的2型糖尿病（Type 2 diabetes mellitus,T2DM）患者进行DR发生及DR进展的回顾性队列研究。收集基线人群的一般资料和血清学指标,同时随访患者末次住院时DR的发生及进展情况。首先利用随机森林、XGBoost、支持向量机、K最近邻法及逻辑回归五种机器学习算法,构建DR发生的预测模型,然后使用Light GBM、XGBoost、随机森林、支持向量机、K最近邻法及逻辑回归六种机器学习算法构建DR进展的风险预测模型。通过受试者工作特征曲线下面积（Area under the curve,AUC）、精确度、敏感度、特异度等评估各模型的预测效能,挑选出预测DR发生及进展的最优模型并将其与既往研究构建的机器学习模型做效能对比。从最优模型中输出影响DR发生发展的风险因素重要性排序。选取社区随访3年（2011年至2014年）的REACTION数据库中的333例DR人群作为外部验证集,评估各模型对DR进展的预测效能。结果:1.本研究共纳入8019例T2DM患者,其中1692例在随访时发生了DR（26.74%）。研究结果显示:XGBoost预测模型的AUC值为0.889（95%CI 0.874-0.904）,灵敏度为0.811（95%CI 0.726-0.933）,特异度为0.803（95%CI 0.673-0.881）,精确度为0.804（95%CI 0.724-0.849）。XGBoost模型的预测效能优于本研究及既往研究中构建的其他机器学习模型,提示XGBoost模型在DR风险预测中具有明显优势。2.根据XGBoost模型输出DR发生危险因素重要性排名,重要性评分排名前十位的指标是:糖化血红蛋白（398分）、糖尿病病程（200分）、年龄（170分）、空腹血糖（156分）、血尿酸（140分）、肾小球滤过率（104分）、γ-谷氨酰基转移酶（102分）、总胆固醇（100分）、低密度脂蛋白胆固醇（95分）、高密度脂蛋白胆固醇（95分）。3.本研究内部数据集共纳入2017例DR患者,其中341例在随访时时发生了DR进展（16.91%）。研究结果显示:Light GBM预测模型的AUC值为0.843（95%CI0.793-0.891）,灵敏度为0.853（95%CI 0.768-0.933）,特异度为0.732（95%CI 0.687-0.778）,精确度为0.752（95%CI 0.713-0.795）。XGBoost预测模型的AUC值为0.837（95%CI 0.782-0.890）,灵敏度为0.838（95%CI 0.746-0.918）,特异度为0.750（95%CI 0.704-0.798）,精确度为0.765（95%CI 0.723-0.807）。Light GBM模型与XGBoost模型在预测DR进展时表现优越且性能相当,提示应用优越的机器学习模型进行DR进展预测很有前景。4.根据Light GBM模型输出DR进展的危险因素重要性排名,重要性评分排名前十位的指标是:空腹血糖（306分）、糖化血红蛋白（244分）、体重指数（123分）、收缩压（123分）、舒张压（50分）、肾小球滤过率（50分）、血尿酸（48分）、糖尿病病程（47分）、高密度脂蛋白胆固醇（47分）、低密度脂蛋白胆固醇（43分）。5.本研究外部验证集共纳入333名DR患者,其中DR进展的患者有35人（10.51%）。研究结果显示:Light GBM预测模型的AUC值为0.671（95%CI 0.581-0.765）,精确度为0.706（95%CI 0.661-0.754）,特异度为0.725（95%CI 0.676-0.775）,灵敏度为0.543（95%CI 0.375-0.714）。Light GBM模型在六种机器学习模型中性能表现最好,且特异度及精确度均大于70%,再次证明Light GBM模型对DR进展的预测性能良好。结论:1.XGBoost模型在预测DR发生风险时性能表现最优越。XGBoost模型确立了血尿酸、肾小球滤过率、γ-谷氨酰基转移酶作为预测DR患病风险的新指标。2.Light GBM模型在预测DR进展风险时性能表现最优越。Light GBM模型确立了体重指数、肾小球滤过率、血尿酸作为预测DR进展风险的新指标。
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